Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398

Vol. 7, No. 7, Juli 2022

 

ANALISA PENERIMAAN APLIKASI MOBILE DAPURQ PADA PT XYZ

 

Emil Robert Kaburuan, Achmad Riesky Abrorry

Information Systems Management, Bina Nusantara University, Department, Binus Graduate Program, Indonesia

Email: emil.kaburuan@binus.ac.id, achmad.abrorry@binus.ac.id

 

Asbtrak

DapurQ adalah sebuah aplikasi mobile food commerce social media yang didirikan oleh PT XYZ yang dapat membantu menghubungkan pemiliki usaha kecil dan industri rumahan dengan para pembeli untuk melakukan sharing dan transaksi jual beli makanan. DapurQ sebagai mobile food commerce social media yang diincar oleh para penggunanya untuk memenuhi kebutuhan mencari, sharing, dan transaksi jual beli makanan secara online. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan aplikasi mobile DapurQ dengan menggunakan model TAM. Variabel yang digunakan Informastion Quality, System Quality, Service Quality, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Behavioral Intention, dan Actual System Use. Jumlah sampel yang diambil sebnayak 205 responden. Metode statistik yang digunakan dengan SmartPLS. Hasil analisis empiris menunjukkan bahwa variabel Information Quality tidak memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefullness dan Perceived Ease of Use. Sedangkan variabel Service Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefullness dan  Perceived Ease of Use, variabel System Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefullness  dan  Perceived Ease of Use dan variable  Perceived Ease of Use memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention, dan variabel Behavioral Intention memiliki pengaruh terhadap Actual System Use.

 

Kata Kunci: e-business, mobile food commerce, TAM, actual system use

 

Abstract

DAPURQ is a mobile communication commute social media application application designed by PT XYZ, and its small-scale enterprise owner and housekeeping can be connected to the buyer to share food and sell. DAPURQ as a mobile food commerce share and buys food online as social media requested to meet the needs of search. The purpose of this study is to analyze  factors that affect the acceptance of DAPURQ Mobile applications using  TAM models. The variables used are information quality, system quality, quality of service, recognized utility, recognized ease of use, behavior intention, and actual system usage. The number of samples recorded is 205 respondents. Statistical method used by SmartPLS. The results of  empirical analysis show that the fluctuating quality of information does not affect the perceived usefulness and perceived ease of use. Service quality variables affect perceived usefulness and perceived usability, while system quality variables affect perceived usefulness and perceived usability, and perceived usage. Ease variables affect behavioral intent. Behavioral intent variables affect actual system use.

 

Keywords: e-business, e-commerce, m-commerce, UTAUT, use behavior.

 

Pendahuluan

Kemajuan dunia Internet dan Teknologi Informasi beserta inovasinya berkembang sangat signifikan sehingga dapat dapat dimanfaatkan pada seluruh aktivitas kehidupan yang bertujuan untuk memudahkan pekerjaan manusia. Setiap orgnaisasi dan instatnsi di dunia harus menggunakan kemajuan Teknlogi sebagai modal untuk bisa memperkuat posisi dalam persaingan bisnis, karena dengan penggunaan dan pemanfaatan teknologi perusahaan dapat mengelola dan mendapatkan data – data yang dapat digunakan untuk melakukan inovasi dan pengambilan keputusan yang tepat dan akurat. Produk teknologi yang sering digunakan adalah mobile smart phone. Dengan adanya teknologi mobile smartphone yang sudah  maju seperti saat ini dapat memberikan kemudahan untuk saling bertukar dan mendapatkan informasi yang dibutuhkan.

PT. XYZ  adalah sebuah perusahaan yang memberikan layanan aplikasi berbasis IT untuk menghubungkan pemilik usaha kecil dan industri rumahan dengan para pembeli yang mana dapat memudahkan para pengguna aplikasi ini yang tak lain adalah para pembeli untuk dapat membeli makanan dari dapur manapun dengan mudah hanya dengan menggunakan smartphone mereka. Layanan ini berupa aplikasi mobile yang diberi nama DapurQ. Semenjak rilis aplikasi mobile DapurQ mendapatkan komplain dari para penggunanya. Berikut data komplain dari pengguna aplikasi mobile DapurQ :

        

Gambar 1

Data Komplain Aplikasi DapurQ

Sumber : PT XYZ

Gambar 2

Data Jumlah Transaksi

Sumber : PT XYZ

Gambar 3

 Data Komplain Aplikasi berdasarkan kategori

Sumber : PT XYZ

 

Berdasarkan gambar 1, gambar 2, dan gambar 3 diatas, dapat dijelaskan bahwa kondisi dilapangan mengalami komplain dari para penggunanya yang dapat dikategorikan menjadi 4 faktor utama yaitu Information, Service, System, dan actual system use. Kondisi factual tentang implementasi aplikasi mobile DapurQ PT XYZ sebagaimana disebutkan diatas, sekaligus merupakan tantangan dalam meningkatkan kualitas informasi serta kualitas layanan, kualitas system dan actual system use aplikasi mobile DapurQ. Kondisi tersebut digunakan sebagai titik angkat dan landasan empiris yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut tentang penerimaan aplikasi mobile DapurQ oleh para penggunanya. Dengan adanya penelitian ini maka diharapkan aplikasi mobile DapurQ dapat meningkatkan kualitas informasi, layanan, dan sistemnya.

Berdasarkan data – data komplian diatas untuk melakukan analisa lebih lanjut maka model Technology Acceptance Model TAM dapat menjadi acuan untuk penelitian ini. TAM sendiri dikembangkan dari teori psikologi, menjelaskan perilaku pengguna komputer yaitu berlandaskan pada kepercayaan, sikap, keinginan, dan hubungan perilaku pengguna (Agustian & Syafari, 2014). TAM bertujuan untuk menjelaskan faktorfaktor utama dari perilaku pengguna terhadap penerimaan teknologi.

Dimensi lain yang digunakan untuk pengukuran model penerimaan sistem informasi adalah information quality, system quality, dan service quality  yang dimiliki oleh model DeLone dan McLean (DeLone & McLean, 2003).   

Secara detil menjelaskan penerimaan aplikasi mobile DapurQ dengan dimensi-dimensi tertentu yang dapat mempengaruhi diterimanya aplikasi mobile DapurQ oleh pengguna.

 

Metode Penelitian

Penelitian ini menggunaka model TAM (Technology Acceptance Model) untuk mencari tahu bagaimana penerimaan aplikasi mobile DapurQ serta sumber permasalahan dari setiap masalah yang sudah di jelaskan dan dijabarkan pada bab 1. Model TAM menjelaskan bahwa keinginan untuk menggunakan sebuah aplikasi mobile tertnetu dapat dilakukan pengukuran menggunakan empat dimensi pengukuran model TAM yaitu : perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEOU),  attitude towards usage of the new technology  (AT) dan intention toward usage of the new technology. Banyak studi yang menggunakan model TAM untuk mencari tahu sejauh mana tingkat penerimaan dan pemakaian teknologi baru dan digunakan juga untuk menemukan masalah utama pada teknologi baru tersebut.

Variabel -variabel yang dapat mempengaruhi penggunaan aplikasi mobile DapurQ yang akan diteliti dan dijelaskan pada penelitian ini seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya pada landasan teori yaitu dengan menggunakan referensi model TAM. Penelitian-penelitian sebelumnya sudah banyak membuktikan penerimaan sebuah teknologi baru di sebuah perusahaan, organisasi, dan daerah dengan memilki factor-faktor eksternal yang dapat memberikan manfaat dan kemudahan bagi pengguna yang akan membuat pengguna ingin menggunakan teknologi tersebut

 

Hasil dan Pembahasan

1.   Hasil Analisa Kuisioner

Populasi penelitian ini adalah seluruh pengguna aplikasi dengan jumlah 411 pengguna. Jumlah sample pada penelitian ini menggunakan rumus slovin dengan n adalah jumlah sample yang dicari N adalah jumlah populasi, dan e adalah  margin error yang ditoleransi sebesar 5%.

n =

n =

n =

n =

n =

n = 202,71

Sehingga didapatkan ukuran sampel yang harus diperoleh minimal sebesar 202,71, atau sebesar 203 orang.

Kuisioner yang disebarkan melalui google form, di tarik menjadi bentuk excel. Pada file excel ini, terlihat hasil dari setiap respon kuisioner yang didapatkan. Kuisioner ini ditargetkan kepada para pengguna apliaksi mobile DapurQ  yang dimiliki oleh PT XYZ. Total responden dari kuisoner yang sudah disebarkan, memiliki jumlah total 205 responden.

2.   Identifikasi Koresponden

Responden dalam penelitian ini merupakan pengguna apliaksi  mobile DapurQ  yang dimiliki oleh PT XYZ. Berdasarkan kuesioner yang telah dikumpulkan menggunakan google form didapatkan karakteristik responden seperti umur, jenis kelamin, pendidikan terakhir. Secara rinci akan diulas, yaitu:

a.   Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin

Berdasarkan jenis kelamin, responden dibagi dua menjadi laki-laki dan perempuan. Dengan hasil 66,829% adalah laki-laki dan 33,171% adalah perempuan.

Gambar 1

Demografi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

        

b.   Karakteristik responden berdasarkan usia

Berdasarkan Umur responden diberikan kebebasan dalam mengisi umurnya tanpa ada di gruping. Dengan hasil yang berumur 10-20 tahun, ada 11 orang atau 4,39 %. Yang berumur 21-30 tahun ada 64 orang atau 31,220%. Yang berumur 31-40 tahun ada 90 orang atau 40,902%. Yang berumur ada 40 ke atas ada 40 orang atau 19,512%.

Gambar 2

Demografi Responden Berdasarkan Usia

 

c.   Karakteristik responden berdasarkan pendidikan terakhir

Berdasarkan tingkat pendidikan, responden dibagi empat grup yaitu SMA/Sederajat, D3/Sederajat, Sarjana/S1 dan Magister/S2. Dengan hasil 4,39% atau 9 koresponden adalah SD. Sebesar 8,78% atau 18 koresponden adalah SMP. Sebesar 40,98% atau 84 koresponden adalah SMA. Sebesar 9,27% atau 19 koresponden adalah D3. Sebesar 5,37% atau 11 koresponden adalah D4. Sebesar 27,80% atau 57 koresponden adalah S1. Sebesar 2,93% atau 6 koresponden adalah S2. Sebesar 0,49% atau 1 koresponden adalah S3.

 

Gambar 3

Demografi Responden Berdasarkan Pendidikan Terakhir


d.   Uji Measurement Model

Sebelum hasil kuisioner yang disebarkan digunakan untuk uji hipotesis, dilakukan terlebih dahulu uji validity dan realibilty. Kedua pengujian ini dilakukan dengan menggunakan applikasi SmartPLS.

 

Pengujian Validitas

Hasil Pengujian Validitas

Dalam menentukan hasil pengujian nilai loading factor pada aplikasi SmartPLS. Jika indikator pertanyaan memiliki nilai loading factor dibawah 0,7 maka indikator tersebut dinilai tidak valid, dan jika nilai loading factor diatas 0,7 maka indikator pertanyaan dianggap valid. Pada uji validitas ini menggunakan nilai loading factor yang dijalankan pada aplikasi SmartPLS untuk menguji setiap butir pertanyaan pada masing-masing variabel. Berikut adalah hasil uji validitas pada aplikasi SmartPLS.

 

Tabel 1

Hasil Pengujian Convergent Validity

Variabel

Indikator

Loading Factor

Information Quality

INQ1

0,569

INQ2

0,854

INQ3

0,771

System Quality  

SYQ1

0,746

SYQ2

0,634

SYQ3

0,705

Service Quality

SEQ1

0,704

SEQ2

0,648

SEQ3

0,682

SEQ4

0,692

Perceived Usefulness

PUS1

0,514

PUS2

0,704

PUS3

0,524

PUS4

0,735

Perceived Ease of Use

PEU1

0,669

PEU2

0,785

PEU3

0,544

Behavioral Intention

BI1

0,726

 

BI2

0,615

 

BI3

0,776

Actual System Use

SU1

0,741

SU2

0,529

SU3

0,627

 

Berdasarkan hasil uji validitas pada aplikasi SmartPLS, dapat dilihat bahwa 12 buah pernyataan yang diajukan untuk penelitian ini memiliki loading factor diatas 0,7. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa 12 pernyataan adalah valid sebagai instrumen pengukur dalam penelitian ini.

 

Tabel 2

Hasil Pengujian Discriminant Validity

Indikator

X1

X2

X3

X4

Y1

Y2

Y3

Syarat

Keterangan

INQ1

0,569

 

 

 

 

 

 

> 0.7

Not Valid

INQ2

0,854

 

 

 

 

 

 

> 0.7

Valid

INQ3

0,771

 

 

 

 

 

 

> 0.7

Valid

SYQ1

 

0,746

 

 

 

 

 

> 0.7

Valid

SYQ2

 

0,634

 

 

 

 

 

> 0.7

Not Valid

SYQ3

 

0,705

 

 

 

 

 

> 0.7

Valid

SEQ1

 

 

0,704

 

 

 

 

> 0.7

Valid

SEQ2

 

 

0,648

 

 

 

 

> 0.7

Not Valid

SEQ3

 

 

0,682

 

 

 

 

> 0.7

Not Valid

SEQ4

 

 

0,692

 

 

 

 

> 0.7

Not Valid

PUS1

 

 

 

0,514

 

 

 

> 0.7

Not Valid

PUS2

 

 

 

0,704

 

 

 

> 0.7

Valid

PUS3

 

 

 

0,524

 

 

 

> 0.7

Not Valid

PUS4

 

 

 

0,735

 

 

 

> 0.7

Valid

PEU1

 

 

 

 

0,669

 

 

 

Valid

PEU2

 

 

 

 

0,785

 

 

 

Valid

PEU3

 

 

 

 

0,544

 

 

 

Not Valid

BI1

 

 

 

 

 

0,726

 

> 0.7

Valid

BI2

 

 

 

 

 

0,615

 

> 0.7

Not Valid

BI3

 

 

 

 

 

0,776

 

> 0.7

Valid

SU1

 

 

 

 

 

 

0,741

> 0.7

Valid

SU2

 

 

 

 

 

 

0,529

> 0.7

Not Valid

SU3

 

 

 

 

 

 

0,627

> 0.7

Not Valid

 

Pengujian  Reliabilitas

Uji Reliability dilakukan dengan menggunakan Cronbach’s Alpha dengan tujuan untuk menguji tingakat reliability atau konsistensi dari seluruh indikator yang digunakan pada kuisioner. Uji reliability pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi SmartPLS dan jika nilai Cronbach’s alpha ≥ 0, 6.

 

Table 3

Hasil Pengujian Reliability (Cronbach's Alpha)

 

Cronbach’s Alpha

Batas Minimum Cronbach’s Alpha

Keterangan

Information Quality

0,564

0.6

Not Reliable

System Quality

0,349

0.6

Not Reliable

Service Quality

1,000

0.6

Reliable

Perceived

Usefulness

0,470

0.6

Not Reliable

Perceived Ease of

Use

1,000

0.6

Reliable

Behavioral

Intention

0,507

0.6

Not Reliable

Actual System Use

1,000

0.6

Reliable

 

Gambar 4
  Cronboach's Alpha

 

Berdasarkan hasil uji reliability menggunakan Cronbach’s Alpha terhadap tujuh variabel yang digunakan pada penelitian ini, dapat dinyatakan bahwa tiga variabel yang digunakan adalah reliable karena nilai Cronbach’s Alpha nya bernilai lebih besar atau di atas 0,6.

Selain menggunakan nilai Cronbach’s Alpha, pengujian reliability juga dilakukan dengan melihat nilai Composite  Realibility atau yang disebut juga dengan Construct reliability. Nilai minimum yang di gunakan dalam penelitian ini agar variabel dinyatakan reliable adalah 0,6.

 

Table 4

Hasil Pengujian Reliability (Composite Realibility)

 

Composite Realibility

Batas Minimum Composite Realibility

Keterangan

Information Quality

0,817

0.6

Sangat Reliabel

System Quality

0,754

0.6

Reliabel

Service Quality

1,000

0.6

Sangat Reliabel

Perceived Usefulness

0,790

0.6

Reliabel

Perceived Ease of Use

1,000

0.6

Sangat Reliabel

Behavioral Intention

0,801

0.6

Reliabel

Actual System Use

1,000

0.6

Sangat Reliabel

 

Gambar 5

Composite Reliability

 

Berdasarkan hasil uji reliability menggunakan Composite Reliability, dapat dinyatakan bahwa ketujuh variabel yang digunakan reliable karena nilai composite reliability yang dihasilkan berada di atas atau lebih besar dari 0,6.

 

Hasil Pengujian Model Struktural (Inner Model Analysis) (SEM)

Tahapan selanjutnya adalah pengujian inner model untuk mengetahui kontribusi dari variabel-variabel independen pada penelitian ini terhadap variabel dependen (Y). Kriteria-kriteria yang harus dipenuhi dalam pengujian model struktural (inner model) ini meliputi nilai koefisien determinasi (R2), serta rangkaian pengujian yang meliputi predictive relevance (Q2).

Analisis Koefisien Determinasi (R˛) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variable dependen.

Tabel 5

Hasil Pengujian Koefisien Determinasi

Dependent Variable

R Square

R Square Adjusted

Perceived Usefulness (Y1)

0,130

0,117

Perceived Ease of Use (Y2)

0,160

0,147

Behavioral Intention (Y3)

0,199

0,191

Actual System Use (Y4)

0,056

0,051

 

Berdasarkan hasil pengujian koefisien determinasi yang disajikan pada Tabel 4.10, dapat diketahui nilai R-Square untuk variabel Perceived Usefulness (Y1) adalah sebesar 0,130  atau sebesar 13%, nilai R-Square untuk variabel Perceived Ease of Use (Y2) adalah sebesar 0,160 atau sebesar 16%. nilai R-Square untuk variabel Behavioral Intention (Y3) adalah sebesar 0,199 atau sebesar 19,9%. nilai R-Square untuk variabel Actual System Use (Y4) adalah sebesar 0,056 atau sebesar 5,6%.

Hasil pengujian ini menunjukkan model secara keseluruhan fit dengan data atau mampu mencerminkan realitas dan fenomena yang ada dilapangan. Sehingga hasil penelitian ini dapat dinyatakan valid dan reliabel.

 

 

Gambar 6

Nilai Path Coefficient

 

Keterangan variable :

X1 : Information Quality             Y1 : Perceived Usefulness               Y4 : Actual System Use

X2  : System Quality                   Y2 : Perceived Ease of Use

X3 : Service Quality                    Y3 : Behavioral Intention

 

              Tabel 6

Hasil Pengujian Hipotesis

Hipotesis

Variabel

T-Statistics

P-Values

Keterangan

H1

Information Quality (X1) - Perceived Usefulness (Y1)

1,378

0,084

H1 ditolak

H2

Information  Quality (X1) - Perceived Ease of Use (Y2)

0,738

0,230

H2 ditolak

H3

Service  Quality (X3) - Perceived Usefulness (Y1)

2,534

0,006

H3 diterima

H4

Service Quality (X3) - Perceived Ease of Use (Y2)

4,151

0,000

H4 diterima

H5

System  Quality (X2)Perceived  Usefulness (Y1)

3,098

0,001

H5 diterima

H6

System  Quality (X2) - Perceived Ease of Use (Y2)

2,440

0,008

H6 diterima

H7

Perceived Usefulness (Y1) – Behavioral Intention (Y3)

5,224

0,000

H7 diterima

H8

Perceived Ease of Use (Y2) – Behavioral Intention (Y3)

2,851

0,002

H8 diterima

H9

Behavioral Intention (Y3) - Actual System Use (Y4)

3,526

0,000

H9 diterima

Berikut ini adalah tabel hasil pengujian hipotesis dengan menggunakan data yang diperoleh.

 

Gambar 7

Hasil Output Bootstrapping

 

Keterangan variable :

X1 : Information Quality             Y1 : Perceived Usefulness               Y4 : Actual System Use

X2  : System Quality                   Y2 : Perceived Ease of Use

X3 : Service Quality                    Y3 : Behavioral Intention

 

Pengujian Hipotesis

Untuk menunjukan bahwa Hipotesis yang sebelumnya di tuliskan pada Bab 3 dapat di terima atau tidak, maka dilakukan perbandingan nilai P–Value. Nilai ini didaptkan dari hasil perhitungan SmartPLS, agar sebuah hipotesis dapat diterima adalah jika nilai P-Valuenya berada di bawah 0,5.

 

H1. Information Quality  tidak memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefullness.

H2. Information Quality tidak memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use

H3. System Quality memiliki pengaruh terhadap  Perceived Usefulness.

H4. Service Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use.

H5. System Quality memiliki pengaruh terhadap  Perceived Usefulness.

H6. Service Quality memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use.

H7. Perceived Usefulness memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention.

H8. Perceived Ease of Use memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention.

H9. Behavioral Intention memiliki pengaruh terhadap Actual System Use.

 

Analisis masing–masing hipotesa dan nilai p–valuenya, adalah sebagai berikut:

A.  H1 (Hipotesis 1)

H1 pada penelitian ini menyatakan bahwa Information Quality tidak berpengaruh terhadap Perceived Usefulness. Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel INQ (Information Quality) dan PUS (Perceived Usefulness) adalah 0,084 dimana nilai ini lebih besar dari 0,05 (0,084 > 0,05) sehingga hipotesis ini dapat ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   Information quality pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) tidak berpengaruh terhadap Perceived Usefulness  aplikasi mobile food commerce DapurQ.

B.  H2 (Hipotesis 2)

H2 pada penelitian ini menyatakan bahwa Information Quality tidak berpengaruh terhadap Perceive Ease of Use. Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel IQ (Information Quality) dan PEU (Perceive Ease of Use) adalah 0,23 dimana nilai ini lebih besar dari 0,05 (0,23 > 0,05) sehingga hipotesis ini dapat ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   Information quality pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) tidak berpengaruh terhadap Perceive Ease of Use aplikasi mobile food commerce DapurQ.

C.  H3 (Hipotesis 3)

H3 pada penelitian ini menyatakan bahwa System Quality berpengaruh terhadap Perceived Usefulness. Pada tabel 4.6, dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel SYQ (System Quality) dan PUS (Perceived Usefulness) adalah 0,006 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0,006 < 0,05) sehingga hipotesis ini dapat diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   System Quality pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness aplikasi mobile food commerce DapurQ.

D.  H4 (Hipotesis 4)

H4 pada penelitian ini menyatakan bahwa Service Quality berpengaruh terhadap Perceive Ease of Use. Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel SQ (Service Quality) dan PEU (Perceive Ease of Use) adalah 0, dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0 < 0,05) sehingga hipotesis ini dapat diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   Service Quality pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) berpengaruh positif terhadap Perceive Ease of Use aplikasi mobile food commerce DapurQ.

E.   H5 (Hipotesis 5)

H5 pada penelitian ini menyatakan bahwa System Quality berpengaruh terhadap Perceived Usefulness. Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel SQ (System Quality) dan PUS (Perceived Usefulness) adalah 0,001 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0,001 ≤ 0,05) sehingga hipotesis ini dapat diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   System Quality pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness aplikasi mobile food commerce DapurQ.

F.   H6 (Hipotesis 6)

H6 pada penelitian ini menyatakan bahwa System Quality berpengaruh terhadap Perceive Ease of Use. Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel SQ (System  Quality) dan PEU (Perceive Ease of Use) adalah 0,008 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0,008 ≤ 0,05) sehingga hipotesis ini dapat diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   System Quality pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) berpengaruh positif terhadap Perceive Ease of Use aplikasi mobile food commerce DapurQ.

G.  H7 (Hipotesis 7)

H7 pada penelitian ini menyatakan bahwa Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Behavioral Intention. Pada tabel 13 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel PUS (Perceived Usefulness) dan BEI (Behavioral Intention) adalah 0,000 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0,000 ≤ 0,05) sehingga hipotesis ini dapat diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   Perceived Usefulness pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention aplikasi mobile food commerce DapurQ.

H.  H8 (Hipotesis 8)

H8 pada penelitian ini menyatakan bahwa Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Behavioral Intention. Pada tabel 13 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel PEU (Perceived Ease of Use) dan BEI (Behavioral Intention) adalah 0,002 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0,002 0,05). Sehingga hipotesis ini dapat diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   Perceived Ease of Use pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention aplikasi mobile food commerce DapurQ.

I.    H9 (Hipotesis 9)

H9 pada penelitian ini menyatakan bahwa Behavioral Intention berpengaruhterhadap Actual System Use. Pada tabel 13 dapat dilihat bahwa nilai P – Value antara variabel BEI (Behavioral Intention) dan ASU (Actual System Use) adalah 0,000 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 (0,000 ≤ 0,05) sehingga hipotesis ini dapat diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa   Behavioral Intention pada model Technology  Acceptance Model  (TAM) berpengaruh positif terhadap Actual System Use aplikasi mobile food commerce DapurQ.

 

Kesimpulan dari hasil uji hipotesis yang dilakukan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:


Table 7

Kesimpulan Pengujian Hipotesis

Hipotesis

Deskripsi

P–Value

Keterangan

H1

Information Quality tidak memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefullness.

0,084

Ditolak

H2

Information Quality (X1)  tidak memiliki pengaruh Perceived Ease of Use (Y2)

0,230

Ditolak

H3

Service  Quality (X3) memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness (Y1)

0,006

Diterima

H4

Service  Quality (X3) memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use (Y2)

0,000

Diterima

H5

System Quality (X1) memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness (Y2)

0,001

Diterima

H6

System  Quality (X2) memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use (Y2)

0,008

Diterima

H7

Perceived Usefulness (Y1) memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention (Y3)

0,000

Diterima

H8

Perceived Ease of Use (Y2) memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention (Y3)

0,002

Diterima

H9

Behavioral Intention (Y3) memiliki pengaruh terhadap Actual System Use (Y4)

0,000

Diterima

 

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pertama disimpulkan bahwa Information Quality tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Perceived Usefullness, hasil ini tidak sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Mousa Jaradat & Al Rababaa, 2013) & (Sair & Danish, 2018) terlihat pada nilai p-value sebesar 0,084.

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kedua disimpulkan bahwa Information Quality tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Perceived Ease of Use, dapat dilihat pada nilai p-value 0,230. Hasil ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Mousa Jaradat & Al Rababaa, 2013) & (Abrahăo et al., 2016),

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis ketiga disimpulkan bahwa Service  Quality memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Perceived Usefulness, hasil ini selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh (Mousa Jaradat & Al Rababaa, 2013), (Abrahăo et al., 2016) & (Z. Lin & Theingi, 2019) dapat dilihat pada nilai p-value 0,006.

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis keempat disimpulkan bahwa Service Quality  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Perceived Ease of Use, dapat dilihat pada nilai p-value 0,000.

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kelima disimpulkan bahwa System Quality memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Perceived Usefulness, dapat dilihat pada nilai p-value 0,001.

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis keenam disimpulkan bahwa System  Quality memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Perceived Ease of Use, dapat dilihat pada nilai p-value 0,008.

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis ketujuh disimpulkan bahwa Perceived Usefulness memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention, dapat dilihat pada nilai p-value 0,000.

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kedelapan disimpulkan bahwa Perceived Ease of Use  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention, dapat dilihat pada nilai p-value 0,002.

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kesembilan disimpulkan bahwa Behavioral Intention memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Actual System Use, dapat dilihat pada nilai p-value 0,000.

 

Kesimpulan

Dari hasil pengumpulan data berupa kuesioner yang disebarkan 411 orang, dan diseleksi terdapat 205 orang yang menggunakan aplikasi DapurQ, sehingga penulis menyimpulkan sebagai berikut:

1.    Model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini menggabungkan 7 variabel yang terdiri dari information quality, system quality, service quality, perceived usefulness, perceived ease of use, behavioral intention,dan actual system use.

2.   Terdapat 9 hipotesis yang diuji, 7 diterima dan 2 ditolak, diuraikan sebagai berikut:

a.   H1, Information Quality berpengaruh negatif terhadap Perceived Usefullness pengguna aplikasi DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,084 yang bernilai lebih besar dari α = 0.05, yang artinya variabel Information Quality berpengaruh negatif terhadap Perceived Usefullness, sehingga hipotesis H1 ditolak.

b.   H2, Information Quality berpengaruh negatif terhadap Perceived Ease of Use pengguna DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,23 yang bernilai lebih besar dari α = 0.05, yang artinya variabel Information Quality berpengaruh negatif terhadap Perceived Ease of Use, sehingga hipotesis H2 ditolak.

c.   H3, Service Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness pengguna aplikasi DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,006 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Service Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness, sehingga hipotesis H3 dapat diterima.

d.   H4, Service Quality berpengaruh poitif terhadap Perceived Ease of Use pengguna aplikasi DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,000 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Service Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Ease of Use sehingga hipotesis H4 dapat diterima.

e.   H5, System Quality berpengaruh poitif terhadap Perceived Usefulness pengguna aplikasi DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel System Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Usefulness, sehingga hipotesis H5 bisa diterima.

f.    H6, System Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Ease of Use pengguna aplikasi DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel System Quality berpengaruh positif terhadap Perceived Ease of Use, sehingga hipotesis H6 bisa diterima.

g.   H7, Perceived Usefulness berpengaruh poitif terhadap Behavioral Intention pengguna aplikasi DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Perceived Usefulness berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention, sehingga hipotesis H7 bisa diterima.

h.   H8, Perceived Ease of Use berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention pengguna aplikasi DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Perceived Ease of Use berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention, sehingga hipotesis H8 bisa diterima.

i.    H9, Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap Actual System Use pengguna aplikasi DapurQ. Hasil uji statistik menunjukan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,001 yang bernilai lebih kecil dari α = 0.05, yang artinya variabel Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap Actual System Use, sehingga hipotesis H9 bisa diterima.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

BIBLIOGRAFI

 

DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9–30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748

 

Aditia, E., Nengah Tela, I., Saleh, N., & Ilona, D. (n.d.). Understanding the Behavioral Intention to Use a University Web-Portal. https://doi.org/10.1051/matecconf/2018248050

Agustian, W., & Syafari, R. (2014). Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) Untuk Mengidentifikasi Pemanfaatan Internet Usaha Kecil dan Menengah Sumatera Selatan.

Akroush, M. N., Dawood, S. A., & Affara, I. B. (2015). Service quality, customer satisfaction and loyalty in the Yemeni mobile service market. International Journal of Services, Economics and Management, 7(1), 53–73. https://doi.org/10.1504/IJSEM.2015.076323

Akuntansi Universitas Muria Kudus, J., Jl Lkr Utara, K., Kulon, K., Bae, K., & Kudus, K. (2020). Izza Ashsifa (Vol. 3, Issue 1).

Alharbi, S., & Drew, S. (2014). Using the Technology Acceptance Model in Understanding Academics’ Behavioural Intention to Use Learning Management Systems. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 5(1). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2014.050120

Appiah, B., Kretchy, I. A., Yoshikawa, A., Asamoah-Akuoko, L., & France, C. R. (2021). Perceptions of a mobile phone-based approach to promote medication adherence: A cross-sectional application of the technology acceptance model. Exploratory Research in Clinical and Social Pharmacy, 1, 100005. https://doi.org/10.1016/j.rcsop.2021.100005

Badrick, T. (2008). The Quality Control System Validation study on ME/CFS + projects on Pathology Quality and Efficacy View project Measurement Uncertainty View project The Quality Control System. In Clin Biochem Rev (Vol. 29). https://www.researchgate.net/publication/23317903

Bakar, K. A. A., Supriyati, Y., & Hanafi, I. (2019). The Evaluation of Admission Student Policy based on Zoning Sys-tem for Acceleration Education Quality in Indonesia. Journal of Management Info, 6(2), 19–24. https://doi.org/10.31580/jmi.v6i2.883

Boell, S. K., & Cecez-Kecmanovic, D. (2015). What is an information system? Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2015-March, 4959–4968. https://doi.org/10.1109/HICSS.2015.587

Chang, C. C. (2015). Exploring mobile application customer loyalty: The moderating effect of use contexts. Telecommunications Policy, 39(8), 678–690. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2015.07.008

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems, 13(3), 319–339. https://doi.org/10.2307/249008

Ferdira, B. G., Gulo, A. P. N., Nugroho, Y. I. D., & Andry, J. F. (2019). ANALISIS PERILAKU PENGGUNA APLIKASI MOBILE MATAHARIMALL.COM MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM). Jurnal SITECH : Sistem Informasi Dan Teknologi, 1(2), 107–116. https://doi.org/10.24176/sitech.v1i2.2790

Hanaysha, J. (2016). Improving employee productivity through work engagement: Evidence from higher education sector. Management Science Letters, 61–70. https://doi.org/10.5267/j.msl.2015.11.006

Hasan, Y., Al-Mamary, S., ﺣﺴﻦ, اﻟﻤﻌﻤﺮي, د, ﻳﺎﺳﺮ, Shamsuddin, A., Aziati, A. H. N., Al-Mamary, Y. H., & Aziati, N. (2014). The Relationship between System Quality, Information Quality, and Organizational Performance Cloud Computing Services for Higher Education: Architecture , Strategy and Recommendations for Effective Adaptation. View project An Investigation Study of Current Practices And Barriers Of Industry 4.0 Implementation In Manufacturing Firms Of Malaysia View project The Relationship between System Quality, Information Quality, and Organizational Performance. International Journal of Knowledge and Research in Management & E-Commerce, 4. https://www.researchgate.net/publication/269463861

Hayes, D., Cappa, F., & Le-Khac, N. A. (2020). An effective approach to mobile device management: Security and privacy issues associated with mobile applications. Digital Business, 1(1), 100001. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2020.100001

Karabeg, D., Rudan, S., & Lachica, R. (2008). Quality, relevance and importance in information retrieval with fuzzy semantic networks. https://www.researchgate.net/publication/228524888

Khidzir, K. A. M., Ismail, N. Z., & Abdullah, A. R. (2018). Validity and River. International Journal of Development and Sustainability, 7(3), 1026–1037. www.isdsnet.com/ijds

Kurnia Rahayu, S., Widilestariningtyas, O., & Rachmanto, A. (n.d.). Survey pada Pemerintah Daerah Kotawaringin Barat Kalimantan Tengah. In Majalah Ilmiah UNIKOM (Vol. 13, Issue 1).

Lai, P. (2017). THE LITERATURE REVIEW OF TECHNOLOGY ADOPTION MODELS AND THEORIES FOR THE NOVELTY TECHNOLOGY. Journal of Information Systems and Technology Management, 14(1). https://doi.org/10.4301/S1807-17752017000100002

Lee, Y., Kozar, K. A., & Larsen, K. R. T. (2003). The Technology Acceptance Model: Past, Present, and Future. Communications of the Association for Information Systems, 12. https://doi.org/10.17705/1cais.01250

Lew, S., Tan, G. W. H., Loh, X. M., Hew, J. J., & Ooi, K. B. (2020). The disruptive mobile wallet in the hospitality industry: An extended mobile technology acceptance model. Technology in Society, 63. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101430

Ma, Y. J., Gam, H. J., & Banning, J. (2017). Perceived ease of use and usefulness of sustainability labels on apparel products: application of the technology acceptance model. Fashion and Textiles, 4(1). https://doi.org/10.1186/s40691-017-0093-1

Made, N., Putri, K. I., Wayan, N., & Suprapti, S. (2016). APLIKASI MODEL TAM DALAM MENJELASKAN NIAT MENGGUNAKAN MOBILE COMMERCE DI KOTA DENPASAR. 5(4), 2341–2368.

Mohd, F. B., & Rosli, M. H. (2016). Social commerce (S-Commerce): Towards the future of retailing market industry. https://www.researchgate.net/publication/302225487

Naik, C. N. K. (2010). Service Quality (Servqual) and its Effect on Customer Satisfaction in Retailing. In European Journal of Social Sciences (Vol. 16, Issue 2).

Napitupulu, D., Simarmata, J., Andretti Abdillah, L., Ikhsan Setiawan, M., Saleh Ahmar, A., Rahim, R., Nurdiyanto, H., Albra, W., Abdullah, D., Hidayat, R., & Ita Erliana, C. (2018). Analysis of Technology Acceptance Model (TAM) on E-Learning System. https://doi.org/10.2991/icedutech-17.2018.49

OBrien_Introduction_to_Information_Syste. (n.d.).

Prakasha, A., & Mohanty, R. P. (2013). Understanding service quality. Production Planning and Control, 24(12), 1050–1065. https://doi.org/10.1080/09537287.2011.643929

Rafique, H., Almagrabi, A. O., Shamim, A., Anwar, F., & Bashir, A. K. (2020). Investigating the Acceptance of Mobile Library Applications with an Extended Technology Acceptance Model (TAM). Computers and Education, 145. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103732

Rahayu, A. T., Woro, O., Handayani, K., & Setyawati, H. (2020). Effect of Exercise Variations Against Kick Accuracy Into Hurdles (Shooting): Game Football Extracurricular Male Students of SMA Negeri 1 Kampar Kiri.

Rahayu, F. S., Budiyanto, D., & Palyama, D. (2017). Analisis Penerimaan E-Learning Menggunakan Technology Acceptance Model (Tam) (Studi Kasus: Universitas Atma Jaya Yogyakarta). Jurnal Terapan Teknologi Informasi, 1(2), 87–98. Https://Doi.Org/10.21460/Jutei.2017.12.20

Ramayah, T. (2006). Interface Characteristics, Perceived Ease of Use and Intention to Use an Online Library in Malaysia. Information Development, 22(2), 123–133. https://doi.org/10.1177/0266666906065575

Setiyawati, H., & Doktoralina, C. M. (2019). The importance of quality accounting information management in regional governments in Indonesia. Management Science Letters, 9(12), 2083–2092. https://doi.org/10.5267/j.msl.2019.6.025

Shulhan, F., & Oetama, R. S. (2019). Analysis of Actual System Use from Bukareksa Mutual Fund Feature Using Technology Acceptance Model. Proceedings of 2019 International Conference on Information Management and Technology, ICIMTech 2019, 186–191. https://doi.org/10.1109/ICIMTech.2019.8843752

Singaraj, M. A. A., Phil, M., Awasthi, D. K., India, U. P., Bhoi, T., Ramya, M. N., & Dharanipriya, K. (2019). SERVICE QUALITY AND ITS DIMENSIONS Chief Editor Editor EDITORIAL ADVISORS SERVICE QUALITY AND ITS DIMENSIONS A Kowsalya 2. https://www.researchgate.net/publication/333058377

Yang, L., Bian, Y., Zhao, X., Liu, X., & Yao, X. (2021). Drivers’ acceptance of mobile navigation applications: An extended technology acceptance model considering drivers’ sense of direction, navigation application affinity and distraction perception. International Journal of Human Computer Studies, 145. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2020.102507

Copyright holder:

Emil Robert Kaburuan, Achmad Riesky Abrorry (2022)

 

First publication right:

Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia

 

This article is licensed under: